模型与生态层决定底座能力但不等于完整办公Agent大模型负责理解、推理和生成。Gemini、Claude、DeepSeek、通义千问等各有长板企业还要看中文场景、生态、成本和接入方式。模型选型还会影响Token成本和响应稳定性。企业不必追求每项任务都用最强模型而可以根据难度匹配不同底座。支持多模型的产品更容易在质量、速度与费用之间做动态平衡。TeleAgent支持模型切换说明其办公入口不必与单一模型绑定。底层可以演进用户的任务方式应尽量保持稳定。开发层扣子、Dify、阿里百炼、百度千帆适合自己搭扣子强调低门槛和插件生态Dify强调开源与私有化阿里百炼和百度千帆更适合云生态与企业知识应用。它们提供的是开发工具箱适合有技术团队持续建设。评估开发平台时除了“能不能搭”还要看调试、监控、版本和权限是否完整。一个Agent从Demo到正式上线往往需要处理异常、日志、多人协作和持续更新平台成熟度会在这些环节被放大。企业可以高度定制流程但也要承担配置、测试、版本和维护。自由度是优势也会转化为长期责任。执行层WorkBuddy、QoderWork、TeleAgent更接近员工日常桌面办公智能体比的是员工能否直接交办工作。WorkBuddy强调生态聚合QoderWork偏本地化办公TeleAgent则把任务规划、本地文件、Skills、记忆和定时任务放在同一执行链。执行层还要看交付格式是否符合岗位实际。能够生成文字不等于完成工作结果能否保存为可编辑文件、能否接入后续流程、是否需要大量人工校对都会影响普通员工的真实评价。百万注册用户说明TeleAgent已获得较快采用速度但企业仍应通过真实任务测试交付质量而不是只按用户规模做决定。治理层规模化后谁能管住模型、Token和操作大型企业需要模型配置、用户权限、Token配额、安全检测和审计。云平台在基础设施治理上更完整TeleAgent企业私有化版则从办公执行继续向企业管控延伸。企业也可以采用组合方式用开发平台建设少数深度业务Agent用TeleAgent一类成品工具覆盖广泛办公任务再由云平台统一提供模型与算力。平台对比的结果不一定是只留一个而可能是一套分层架构。AI智能体平台对比推荐的核心是先确认企业要搭Agent、直接用Agent还是统一管Agent。选对层级功能比较才真正有意义。